时间序列分片必须用 range 而非 hashed 索引，因需按时间范围（如按月）路由查询；分片键须为单调递增的 Date/ISODate 类型时间字段，且需预先建索引；冷热分离依赖 sh.addShardTag() 与 sh.addTagRange() 的严格顺序配合，边界值类型必须一致，查询条件类型也须匹配分片键。时间序列分片必须用 hashed 索引？错，range 才是核心时间跨度分片不是靠哈希打散，而是靠时间字段的有序性做范围切分。MongoDB 的 shardCollection 命令只接受 range 或 hashed 分片键，而时间序列场景下，range 是唯一能支撑"按月/按天路由"的方式------否则查 2024-06 的数据会扫全集群。常见错误现象：sh.addShardTag("shard01", "hot") 配了标签但查询没走对应节点，本质是分片键没对齐时间范围。分片键必须是时间字段（如 ts），且类型为 Date 或 ISODate；NumberLong 也可，但需确保单调递增、无重复不要用 _id 或复合键里混入非时间字段（比如 {ts: 1, region: 1}），否则范围无法连续，sh.splitAt() 会失效建集合前必须先在分片键上建索引：db.metrics.createIndex({ts: 1})，否则 shardCollection 报 Cannot shard collection without an index on the shard key冷热分离靠 sh.addShardTag() + sh.addTagRange()，但顺序不能反标签本身不路由，它只是"描述能力"；真正生效的是 sh.addTagRange() 绑定的范围和标签之间的映射关系。如果先绑范围再加标签，或者标签名拼错，路由就静默失效------查冷数据仍发往热节点。使用场景：把 ts <= ISODate("2024-01-01") 的 chunk 全部迁到 shard-cold，热数据留在 shard-hot。必须先执行 sh.addShardTag("shard-cold", "cold")，再执行 sh.addTagRange("db.metrics", {ts: MinKey}, {ts: ISODate("2024-01-01")}, "cold")范围边界值必须与分片键类型严格一致：用 MinKey / MaxKey，别手写 null 或 new Date(0)，否则报 Range must be valid迁移不是即时的：sh.status() 里看到 tags 已配，但 chunk 还在原节点，得等 balancer 下次触发或手动 sh.moveChunk()sh.splitAt() 手动切分 chunk，但时间点选错会导致数据倾斜自动分片靠插入触发，但时间序列写入集中在最新窗口（比如每秒写 2024-06-15T14:00:00Z），旧时间范围 chunk 一直不裂开，最终一个 chunk 几百 GB 卡死迁移。必须主动按时间点切分。 Zeemo AI 一款专业的视频字幕制作和视频处理工具